2025년 AI 엔지니어 면접 경험기: 이론보다 실무적 의사결정이 중요한 이유

작성자의 경험에 공감하는 반응이 많으며, 특히 '왜 이 기술을 썼는가'에 대한 답변 준비가 중요하다는 점에 다수가 동의했다.

• 면접 시 프로젝트 설명에 '의미론적 청킹으로 할루시네이션 40% 감소'와 같은 구체적 수치를 포함하라.
• 라이브 코딩 중에는 FAISS나 HNSW 등 인덱스 선택의 이유를 실시간으로 설명하라.
• 비용 절감을 위해 Phi-3.5-mini 같은 소형 모델과 캐싱을 조합한 하이브리드 아키텍처를 고려하라.

• Transformer 내부 구조나 수학적 증명 같은 이론보다 RAG와 Fine-tuning 사이의 선택 근거 등 실무적 의사결정 능력이 더 중요하다.
• Phi-3.5-mini와 같은 경량 모델 활용 및 캐싱 전략을 통한 비용 절감 수치(예: 60% 감축)는 강력한 설득력을 가진다.
• 벡터 검색 구현 시 데이터 규모에 따라 FAISS Flat에서 HNSW로 전환하는 등의 확장성 고려 사항을 구두로 설명하는 것이 필수적이다.